时间点每组最大序列的总和

是一个算法问题，可以通过动态规划来解决。

动态规划是一种将复杂问题分解成更小的子问题来解决的方法。对于这个问题，我们可以定义一个数组dp，其中dp[i]表示以第i个时间点为结尾的最大序列的总和。

我们可以通过以下步骤来求解：

1. 初始化dp数组，将所有元素初始化为0。
2. 遍历时间点的序列，对于每个时间点i，计算以该时间点为结尾的最大序列的总和。
   • 如果i为0，则dp[i]等于该时间点的值。
   • 如果i大于0，则dp[i]等于max(dp[i-2]+该时间点的值, dp[i-1])。这是因为我们要保证相邻的时间点不能同时选择，所以要么选择当前时间点的值加上i-2位置的最大序列总和，要么选择i-1位置的最大序列总和。

• 遍历完整个时间点的序列后，找到dp数组中的最大值，即为所求的时间点每组最大序列的总和。

这个算法的时间复杂度是O(n)，其中n是时间点的个数。

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